▲ 서울대학교 공과대학 전경 [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림)에 따르면 공과대학(학장 김영오, 이하 서울공대)이 관악캠퍼스 50주년을 맞아 대한민국 산업 발전과 사회 혁신을 선도해 온 자랑스러운 공대 동문 50인을 발표했다.미중 기술패권경쟁과 세계 교역질서의 재편, 에너지 전환과 인공지능(AI)의 급속한 발전으로 대한민국의 지속 가능한 발전을 위해 과학기술혁신이 더욱 중요한 시점에 우리 사회 발전에 기여한 공학인들의 위상을 높이고 후학에게 귀감이 되는 인물상을 제시하겠다는 취지다.서울공대는 2025년 9월까지 일반 개인, 기관 및 단체 대표로부터 ‘관악이 배출한 서울공대 혁신 동문 50인’을 추천받은 바 있다.후보자는 관악캠퍼스가 세워진 1975년도 이후 서울공대에 입학한 동문으로 한국 사회 각 분야에서 기술 혁신, 사회적 영향, 미래 가치에 기여한 인물이다.선정위원회는 윤의준 특임교수(現 한국공학한림원 회장)를 위원장으로 서울공대 학과(부) 대표 교수 15인과 학장단 3인으로 구성됐다.선정위원회는 수차례 회의에서 후보자들의 기술 혁신, 사회적 영향, 미래 가치 측면의 업적을 검증하고 치열한 토론을 통해 평가해 ‘관악이 배출한 서울공대 혁신 동문 50인’을 선정했다.최종 선정된 52인의 혁신 동문(공동 창업자 포함)은 산업계 43인, 연구계 6인, 학계 3인이다. 산학연 전반의 기술 혁신, 사회적 가치 제고, 미래 가치 창출을 이끌어 온 주역들이다.40대부터 70대까지 아우르는 폭넓은 세대와 여성 리더의 선정은 대한민국 사회 곳곳에서 활약해 온 서울공대 동문의 다양성과 저력을 잘 보여준다.주요 선정자로는 장인화 포스코홀딩스 회장, 남민우 다산네트웍스 회장, 오세철 삼성물산 건설부문 대표이사 사장, 이석희 SK온 대표이사 사장, 안현 SK하이닉스 개발총괄사장, 송병준 컴투스 의장, 김준구 웹툰 엔터테인먼트 및 네이버웹툰 CEO, 안익진 Moloco 공동 창업자 겸 CEO, 송치형 두나무 회장, 최수연 네이

▲ 서울대 공대 화학생물공학부 정유성 교수팀(왼쪽부터 서울대학교 화학생물공학부 정유성 교수(교신저자), 서울대학교 화학생물공학부 최재환 석박사통합과정생(공동 제1저자), 서울대학교 화학공정신기술연구소 김성민 박사후연구원(공동 제1저자)) [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림)에 따르면 공과대학(학장 김영오) 화학생물공학부 정유성 교수팀이 대규모언어모델(LLM, Large Language Model)을 활용해 기존에 합성이 어려웠던 신소재를 실제로 합성 가능한 형태로 다시 설계하는 혁신적 인공지능(AI) 기반 기술을 개발했다.단순히 물질의 합성 가능성(synthesizability)을 예측하는 단계에서 한 걸음 더 나아가 합성이 어려운 신소재를 재설계할 수 있는 실질적 해법을 제시한 것이다.반도체 신소재나 고효율 배터리 소재 개발 등에 활용될 수 있어 첨단 소재 개발 속도를 크게 앞당길 수 있을 것으로 기대된다. 이번 연구에는 서울대 최재환 석박사통합과정생과 김성민 박사후연구원이 공동 제1저자로 참여했다.연구 성과는 화학 분야 국제 저명 학술지인 미국화학회지(Journal of the American Chemical Society, JACS)에 2025년 10월6일 게재됐다.계산화학과 AI 기술의 발전으로 이론적으로 유망한 물질 후보를 대량으로 탐색할 수 있게 됐지만 실제 실험실에서 그 물질을 합성하는 과정은 여전히 큰 과제로 남아 있었다.기존 연구들은 물질의 합성 가능성 예측에 집중해온 반면 합성이 어렵다고 판정된 물질을 어떻게 합성 가능한 구조로 전환할 것인지는 답을 내리지 못했다.이를 극복하기 위해 연구팀은 새로운 LLM 기반 프레임워크인 ‘SynCry’를 개발했다. 이 모델은 신소재의 결정 구조 정보를 역변환 가능한 텍스트로 표현하고 반복적 미세조정(iterative fine-tuning)을 통해 합성이 어려운 구조를 합성 가능한 구조로 변환하는 방법을 스스로 학습한다.연구 결과 SynCry는 초기 514개의 성공적

▲ 서울공대 전기정보공학부 김성재 교수팀 ‘정제수·수소 동시 생산’ 기술 개발(왼쪽부터 서울대학교 에너지이니셔티브 연구단 박지희 박사, 서울대학교 소프트파운드리연구소 윤세혁 박사, 프로바랩스 하승재 박사, 서울대학교 전기정보공학부 김성재 교수) [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 전기정보공학부 김성재 교수팀이 정제수와 수소를 동시에 생산할 수 있는 새로운 에너지 회수형 정수 시스템을 개발했다.염수에서 불순물을 제거하는 동시에 수소 이온을 전극에서 환원시켜 수소 가스를 생산하는 이 혁신적 기술은 기존 담수화 시스템과 수전해 시스템을 통합해 에너지 손실을 최소화하는 방식으로 구현됐다.또한 모듈화가 가능한 소형 장치로 개발됐기 때문에 모듈 조립을 통해 다양한 대형 장치로 확장될 수 있다. 우주선 내부나 재난 현장 등 자원이 부족한 환경에서 물과 에너지원을 동시에 생산할 수 있는 차세대 핵심 기술로 평가받는 이유다.과학기술정보통신부 및 서울대학교 에너지이니셔티브(SNUEI) 연구단의 지원을 받아 진행된 이번 연구의 성과는 재료과학 분야의 국제학술지 ‘Communication Materials(Nature Portfolio, 2025)’ 온라인판에 게재됐다.◇ 연구 배경... 이온농도분극(ICP) 현상을 활용한 ‘정제수-수소 동시 생산 플랫폼’ 개발깨끗한 물과 깨끗한 에너지를 동시에 확보하는 일은 현재 인류가 직면한 가장 중요한 과제 중 하나이다. 그런데 물을 정화하려면 전기가 필요하고 전기를 생산하려면 다시 물이 필요한 역설적 상황이 발생한다. 따라서 이 두 문제를 함께 해결할 수 있는 기술의 필요성이 커지고 있다.이 문제의 해결에 나선 김성재 교수 연구팀은 ‘이온농도분극(Ion Concentration Polarization, ICP)’ 현상을 활용한 ‘정제수-수소 동시 생산 플랫폼’을 개발했다.양이온 교환막(cation exc

▲ 서울공대 기계공학부 조규진 교수팀, 접고 말아 보관하고 펼치면 강한 ‘인터레이싱 종이접기’ 구조 개발(왼쪽부터 조규진 서울대학교 기계공학부 교수, 정순필 서울대학교 기계공학부 박사후연구원, 송재영 HD한국조선해양 연구원, 김찬 서울대학교 기계공학부 박사과정) [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 기계공학부 조규진 교수(인간중심 소프트 로봇 기술 연구센터장 및 서울대 로보틱스 연구소 SNU RI 창립 멤버) 연구팀이 종이접기 구조에 인터레이싱(interlacing) 원리를 적용해 부드럽게 접고 말아 콤팩트하게 보관하면서도 전개 시 매우 튼튼한 강도를 유지하는 ‘접고 말 수 있는 주름 구조(Foldable and Rollable corrugated structure, FoRoGated-Structure)’를 개발했다.이번 연구 결과는 2025년 11월26일(수) 국제 저명 학술지 ‘사이언스 로보틱스(Science Robotics)’에 게재됐다.◇ 연구 배경줄자처럼 구조를 중심 허브에 말아 보관하는 롤링 방식은 구조를 콤팩트(compact)하게 보관할 수 있는 장점이 있다. 이러한 구조들은 보관 단계에서는 허브에 부드럽게 감기기 위해서 평평한 단면으로 전개 단계에서는 구조의 처짐을 억제하기 위해 주름 단면으로 형상이 전환된다.이는 평평한 종이는 유연하지만 지그재그 주름을 만들면 인접 면들이 서로의 변형을 구속해 훨씬 튼튼해지는 것과 같은 원리다.다만 일반적인 주름 구조를 겹겹이 접은 채로 허브에 감을 경우 재료 두께로 인해 안쪽과 바깥쪽 층의 둘레 차이가 발생해 찌그러짐 및 구김이 생기기 때문에 주름을 펼쳐 1개 층의 평판 상태로 감는 것이 일반적이다.따라서 주름 단면이 크고 길어질수록 구조적 강도는 증가하지만 보관할 때 필요한 폭이 넓어지는 제약이 뒤따랐다.◇ 연구 성과...  아무리 많은 주름을 가진 구조라도 겹겹이 접어 부드럽게 말아 보관연구팀은

▲ 서울공대 전기정보공학부 이종호 교수팀, 최고 권위 반도체 학회 IEEE IEDM 논문 3편 채택 쾌거(왼쪽 상단에서 시계 방향으로 서울대학교 전기정보공학부 이종호 교수, 전기정보공학부 김재준 교수, 전기정보공학부 이경민 박사과정, 전기정보공학부 유상우 박사과정, 첨단융합학부 정규원 교수, 전기정보공학부 박진우 박사, 전기정보공학부 구륜한 박사후연구원, 전기정보공학부 신훈희 박사과정) [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림)에 따르면 공과대(학장 김영오) 전기정보공학부 이종호 교수(전 과학기술정보통신부 장관)가 이끄는 연구팀이 차세대 반도체의 비전을 제시한 연구로 세계 최고 권위의 반도체 기술 학회 ‘IEEE IEDM(International Electron Devices Meeting) 2025’에서 총 3편의 논문이 채택되는 쾌거를 거뒀다.이번에 발표된 연구는 △초저전력 메모리 소자 △하드웨어 기반 보안 반도체 △지능형 가스센서 시스템 등 차세대 반도체 기술의 핵심 분야를 포괄하며 소재·소자·시스템 등 전 영역에 걸친 융합 연구의 성과로 평가된다.◇ 연구 배경최근 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 자율주행 등 첨단 산업의 확산으로 저전력·고신뢰 반도체 기술의 중요성이 급격히 높아지고 있다. 그러나 기존 반도체는 전력 소모가 크거나 보안성이 낮고 실제 환경에서 감지 능력이 떨어지는 등의 한계를 지닌다.이러한 문제의 해결에 나선 이종호 교수 연구팀은 △전력 효율이 뛰어난 비휘발성 메모리 △복제가 불가능한 보안 칩 △복합 환경에서도 선택적으로 가스를 인식하는 센서 시스템 등 실용성이 높은 차세대 기술을 개발해왔다.해당 연구 논문 3편이 IEEE IEDM에서 채택됐다. 논문에 각각 실린 △저전력 신경모방을 위한 핵심 소자 기술 △반도체 소자의 고유 특성을 이용한 새로운 보안기술 △저전력 고성능 센서 기술은 향후 미래 통합 인공지능 시스템의 큰 주춧돌 기술이 될 것으로 기대된다.◇ 연

▲ 서울공대 기계공학부 안성훈 교수팀, 소리로 기계 고장 진단하는 하드웨어 음향 필터 세계 최초 개발(왼쪽부터 서울대학교 기계공학부 안성훈 교수(교신저자), 서울대학교 기계공학부 안세민 박사과정생(주저자)) [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 기계공학부 안성훈 교수 연구팀이 전자회로 없이도 특정 주파수를 걸러내고 증폭할 수 있는 ‘음향 밴드패스 필터(Interference Acoustic Filter)’를 세계 최초로 개발했다.연구진은 마이크 하나와 간섭 기반 메타구조를 활용해 원하는 주파수만 선택적으로 들을 수 있는 기술을 구현함으로써 산업 현장의 고소음 환경에서도 기계 고장을 진단할 수 있는 길을 열었다.이번 연구 결과는 기계공학 분야의 국제 학술지 ‘메카니컬 시스템즈 앤 시그널 프로세싱(Mechanical Systems and Signal Processing)’에 이번 달 게재됐다.◇ 연구 배경... 고소음 환경에서 ‘소리’로 기계 고장을 진단하는 기술 필요성 부각공장, 발전소, 항공기 엔진룸과 같은 산업 현장은 80~100데시벨(dB)에 달하는 엄청난 소음으로 가득하다. 이러한 환경에서는 기계가 고장 나기 직전 내는 미세한 ‘이상 신호음’이 거대한 기계 소음에 묻혀버려 작은 균열이나 기계 마모 같은 초기 징후를 놓치기 쉬웠다.결국 큰 사고로 이어져 인명 피해와 막대한 수리 비용이 발생하거나 생산 차질을 빚는 경우가 많았다. 이 문제를 해결하기 위해 고소음 환경에서 ‘소리’로 기계 고장을 진단하는 기술이 등장했다.기계가 정상일 때와 고장 났을 때 내는 소리(주파수)가 다른 점에 착안해 고장을 의미하는 특정한 ‘이상 주파수’ 성분만 정확히 분리해 기계 이상을 진단하는 원리가 적용된 방식이다.따라서 이 기술에는 기계 내·외부에 장착된 전자회로나 컴퓨터 소프트

▲ 서울대 이건도 교수팀, 물리학계 40년 난제 해결(왼쪽부터 이건도 서울대학교 신소재공동연구소 연구교수(교신저자), 서울대학교 신소재공동연구소 이성우 박사(주저자), 권영균 경희대학교 물리학과 교수, 김미영 서울대학교 재료공학부 교수) [출처=서울대학교 공과대학]서울대학교(유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 고온초전도 연구단(단장 이건도 신소재공동연구소 연구교수)이 고온초전도 현상의 근본 원인을 ‘열적 디커플링(Thermal Decoupling)’이라는 새로운 개념으로 설명하는 데 성공했다.40년 가까이 미제로 남아 있던 문제다. 기존의 전자 중심 이론으로는 해석되지 않던 여러 실험 결과를 모두 정량적으로 설명하는 이번 연구는 초전도 연구의 새로운 패러다임을 제시했다는 평가를 받고 있다.이번 연구 결과는 재료물리 분야의 국제학술지 ‘머티리얼즈 투데이 피직스(Materials Today Physics, IF=9.7)’에 ‘Thermal Decoupling in High-Tc Cuprate Superconductors’ 제하의 논문으로 2025년10월27일(월) 온라인 게재됐다.◇ 연구 배경...  ‘왜 이렇게 높은 온도에서 초전도가 일어나는가?’ 고민1911년 네덜란드의 물리학자 카멜링 오네스가 발견한 ‘초전도 현상’은 전류가 저항 없이 흐르는 상태다. 이후 1957년 ‘BCS(Bardeen·Cooper·Schrieffer) 이론’을 발표해 초전도 현상의 메커니즘을 밝힌 미국의 물리학자 바딘·쿠퍼·슈리퍼가 노벨물리학상을 수상했지만 이 이론은 섭씨 약 영하 250도(절대온도 약 25K) 이하에서만 성립되는 한계가 있었다.그러나 1986년 IBM취리히연구소의 베드노르츠와 뮐러가 영하 240도에서도 초전도체가 되는 구리산화물(cuprate)을 발견한

▲ 서울공대 건설환경공학부 지석호 교수 연구진, 미국토목학회 학술지 ASCE Journal of Management in Engineering 최우수 논문상 수상(왼쪽 서울대학교 건설환경공학부 윤시후 박사과정생) [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 건설환경공학부 지석호 교수와 윤시후 박사과정생이 미국토목학회(ASCE) 주관 ‘ASCE 2025 Convention’에서 ASCE 발간 학술지 ‘Journal of Management in Engineering’의 최우수 논문상(2025 Best Peer Reviewed Paper Award)을 수상했다.해당 행사는 2025년 10월8일(수)부터 나흘간 미국 시애틀 컨벤션 센터에서 개최됐다. 건설환경 분야의 최고 권위 학술지 ‘ASCE Journal of Management in Engineering’은 경영, 리스크 관리, 생산성, 안전, 기술혁신 등 건설 및 인프라 산업의 공학적 관리 방안을 다룬다.매년 지난 1년간 해당 저널에 게재된 논문들 중 가장 우수한 1편을 최우수 논문(Best Paper)으로 선정해 시상한다. 지석호 교수가 지도하는 건설혁신연구실의 윤시후 박사과정생이 발표한 ‘Developing an Integrated Construction Safety Management System for Accident Prevention’ 제하의 논문은 해당 분야의 기술 혁신에 기여한 공로를 인정받아 2025년 최우수 논문상 수상작으로 선정됐다.윤 박사과정생은 국내에서 발생한 건설 현장 안전사고의 빅데이터를 분석해 사고 예방을 위한 통합 안전관리 시스템을 개발했다.해당 연구는 인공지능(AI)을 활용해 현장별 위험 요인을 예측하고 이를 현장에서 직접 활용 가능한 웹 기반 플랫폼으로 구현한 점에서 높은 평가를 받았다.특히 이 플랫폼은 현장의 안전관리 담당자들이

▲ 서울공대 화학생물공학부 남재욱 교수 ‘양승만 이동현상부문상’ 초대 수상자 선정(왼쪽부터 김방희 한국화학공학회장, 남재욱 서울대학교 화학생물공학부 교수) [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영호, 이하 서울공대)에 따르면 남재욱 화학생물공학부 교수가 한국화학공학회가 제정한 ‘양승만 이동현상부문상’의 제1회 수상자로 선정됐다.시상식은 2025년 10월15일(수) 대전컨벤션센터에서 열린 한국화학공학회 2025년도 가을 총회 및 국제학술대회에서 진행됐다.‘양승만 이동현상부문상’은 고(故) 양승만 한국과학기술원(KAIST) 생명화학공학과 명예교수의 학문적 업적과 교육적 헌신을 기리기 위해 제정했다.그가 평생을 바쳐 발전시킨 이동현상 분야의 학문적 전통을 이어가기 위해 양 교수의 제자들과 부인 홍의정 여사의 기부금으로 제정된 상이다. 이동현상(Transport Phenomena) 분야의 연구 및 교육에서 뛰어난 성과를 거둔 연구자에게 앞으로 매년 수여된다.양 교수는 1976년 서울대 화학공학과를 졸업한 후 미국 캘리포니아공과대(Caltech)에서 박사학위를 취득해 KAIST 생명화학공학과에서 교수로 재직했다.2013년 9월 26일 향년 63세로 별세해 학계에 큰 안타까움을 안긴 바 있다. 유체역학, 콜로이드 자기조립, 광학 소재 등 미시적 이동현상 연구에서 선구자적 업적을 남겼으며 200편에 이르는 논문 출판과 다수의 국내외 수상 경력으로 그 우수성을 공인받았다.제1회 수상자인 남재욱 교수는 이동현상, 유변학, 용액 공정 분야의 권위자로 기초학문과 산업 응용을 융합한 공정 해석 연구를 선도해왔다.특히 배터리 전극 및 디스플레이 광학층의 고속 생산을 위한 슬롯 다이 코팅 공정의 해석과 개발을 통해 실험과 수치 해석을 결합한 공정 이해 체계를 구축했다.이 연구는 연속 코팅, 박막 형성, 점탄성 유동 제어 등 첨단 제조 기술의 기반을 다지는 데 크게 기여했다는 평가를 받는다.현재 에너지·환

▲ 서울공대 컴퓨터공학부 송현오 교수팀, LLM 챗봇 ‘대화 메모리’ 3~4배 압축하는 AI 기술 개발(왼쪽부터 서울대학교 컴퓨터공학부 송현오 교수, 김장현 연구원, 이덕재 연구원, 문승용 연구원, 김진욱 연구원) [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 컴퓨터공학부 송현오 교수 연구팀이 장문 대화 및 문서 요약 등 긴 맥락(context)이 전제되는 작업에서 거대언어모델(LLM) 기반 챗봇의 ‘대화 메모리’를 지능적으로 압축하는 AI 기술 ‘KVzip’을 개발했다.‘대화 메모리’는 챗봇이 사용자와 대화 중 문장, 질문, 응답 등의 맥락을 임시로 저장해 현재 혹은 이후의 응답 생성에 활용하는 정보를 말한다.KVzip을 활용하면 챗봇이 스스로 문맥을 복원하는 과정에서 복원에 필요하지 않은 정보를 제거함으로써 대화 메모리를 효율적으로 압축할 수 있다.이 획기적 기술은 다양한 태스크를 수행하는 챗봇의 정확도는 유지하되 대화 메모리는 줄이고 답변 생성 시간은 단축할 수 있는 길을 열었다는 평가를 받고 있다.‘KVzip: Query-Agnostic KV Cache Compression with Context Reconstruction’ 제하의 이번 논문은 H5-index 371을 기록한 AI 분야의 세계 최고 권위 학회 ‘NeurIPS 2025’에 제출된 논문 2만1575편 중 0.35퍼센트(%)에 해당하는 상위 77편에 선정, 구두 발표(Oral Presentation) 대상으로 채택됐다.H5-index는 Google Scholar가 집계한 논문 인용 기반 학술 영향력 지수를 의미한다.◇ 연구 배경... 대화가 길어질수록 ‘대화 메모리’가 누적돼 메모리 비용 증가 및 응답 지연의 문제 발생최신 LLM 챗봇은 수백에서 수천 페이지에 달하는 방대한 문맥을 바탕으로 대화, 코딩, 질의응답 등의 작업